Por qué tu CR push cae el día 3 (y cómo medirlo bien)
El CR de push cae entre día 2 y día 4 en casi toda campaña, y casi nunca se mide bien. Postback delay, atribución y sample size mínimo para diagnosticar.
Soy Diego. Corrí 4.322 tests A/B/n en push entre 2019 y 2024, en su mayoría iGaming y finanzas, ES + LATAM + algunos mercados EU. El patrón que más veces me pidieron explicar como consultor fue siempre el mismo: “Mi CR estaba en X el día 1 y se desplomó el día 3. ¿Qué pasó?”
Casi siempre la respuesta no fue lo que el cliente esperaba.
Lo que normalmente la gente llama “caída de CR del día 3”
El patrón observado: CR día 1 medido en panel de la red ad = 4,8%. CR día 3 medido en panel = 2,1%. El cliente concluye que el creativo se quemó, o que el segmento se contaminó, o que la red empezó a servir tráfico de peor calidad. Cambia el creativo. El número sigue bajo. Pausa la campaña. La pausa “resuelve” el problema porque el suscriptor recupera frescura.
Tres de cada cuatro veces, la “caída de CR del día 3” no es una caída — es un artefacto de medición.
El problema número uno: ventana de atribución mal alineada
Push tiene un patrón de conversión específico. El usuario hace clic en la notificación, llega al landing, y en iGaming/finanzas la conversión (depósito, registro completo) ocurre frecuentemente con delay de horas o días, no minutos. Si tu ventana de atribución es de 24h client-side, las conversiones del clic del día 1 que cierran en día 2 o día 3 no se contabilizan en el día 1 — caen en el día en que cierran.
Resultado: el día 1 muestra CR bajo (solo conversiones inmediatas), el día 2 muestra CR alto (conversiones del día 1 cerrando + clics nuevos del día 2 con conversiones inmediatas), el día 3 muestra CR aparentemente cayendo porque las conversiones del día 1 ya cerraron y el día 3 solo cobra sus propias inmediatas más algunas tardías del día 2.
Lo que parece una curva de degradación es una curva de cierre de cola.
Cómo se mide esto bien
En Q2 2022 corrí un test específico para cuantificar el efecto. Push iGaming ES, Chrome desktop, n=8.400 clics totales, postback S2S con ventana de 7 días. Reagrupé las conversiones por día del clic (no por día del cierre). Resultado: CR del día 1 medido al día siguiente = 2,4%. CR del día 1 medido al día 7 = 4,9%. La conversión real del clic del día 1 se duplica si esperás 7 días en lugar de medirla a 24h.
El “CR día 3 = 2,1%” del cliente, si se vuelve a medir al día 10, sube a 4,4%. No hubo caída. Hubo lectura prematura.
El segundo problema: postback delay
Aun con ventana de atribución larga, si tu tracker recibe el postback con delay (cola de procesamiento de la red, batch del afiliado, fallas intermitentes de la red del anunciante), el CR del día N reportado a la hora X no es definitivo. He visto redes que reportan ~12% del total de conversiones del día con delay de 6-18h y otro ~4% con delay de 24-72h. Esa cola tardía contamina cualquier conclusión que saques antes de día 4.
Pedile a tu red dos cosas: el porcentaje de conversiones recibidas vía postback con timestamp > 24h post-clic, y el cohorte de cierre típico (cuántas conversiones llegan en día 1, día 2, día 3, día 4+). Si no te lo entregan, asumí 15% de cola tardía como piso para ajustar tus lecturas tempranas.
El tercer problema: sample size
Para detectar una caída real del 20% en CR de día a día con CR baseline de 4% y poder 80% (α=0.05), necesitás n≥1.400 clics por día. Si tu campaña entrega 300 clics/día, no podés concluir nada sobre tendencias diarias — la varianza entre días te dará “caídas” y “subidas” del 25-40% que son ruido puro.
Una agencia me mostró su dashboard donde el CR había “caído de 4,6% a 3,1% en tres días”. Le pregunté el n por día. Me dijo “alrededor de 200 clics”. El test no concluye nada. Le pedí que esperara dos semanas más, n acumulado por día llegó a 1.800, y la “caída” se aplanó a una diferencia de 0.2 puntos sobre la media (p=0.41). Era ruido.
Lo que sí cae genuinamente el día 3
Hay un patrón real, distinto del artefacto: cuando una campaña se inicia con prioridad alta en la red (boost inicial) y la red baja la prioridad al día 3, el inventario sirvió cambia hacia placements de peor calidad. Esto sí baja el CR genuino, no por degradación del creativo sino por mix de tráfico.
Se detecta pidiéndole a la red el breakdown por placement día-a-día. Si la composición de placements al día 3 difiere materialmente del día 1 (más del 20% de impresiones en placements que no aparecían el día 1), la caída es real y la causa es mix de inventario, no fatiga.
El método que uso
- No mirar CR diario antes de día 5 con ventana de atribución de 7 días.
- Pedir postback S2S a la red — no pixel client-side.
- Antes de declarar caída, verificar n por día (>1.400 para CR baseline 4%, sube exponencialmente para baselines más bajos).
- Pedir breakdown por placement día-a-día para descartar mix de inventario.
- Si después de todo eso la caída persiste y es
p<0.05, entonces sí — pero entonces probablemente es saturación de audiencia, no creativo.
La mayoría de “caídas de CR del día 3” desaparecen con paso 1.
Preguntas frecuentes
¿Por qué el CR de push parece caer siempre entre el día 2 y el día 4?
Tres de cada cuatro veces no es una caída real — es un artefacto de medición. El problema más común es la ventana de atribución desalineada: si medís el CR del día 1 a las 24h, las conversiones del clic del día 1 que cierran en día 2 o día 3 no se contabilizan en el día 1. Lo que parece una curva de degradación es una curva de cierre de cola, no una pérdida de calidad del creativo ni del tráfico.
¿Cuánto subestima el CR real la lectura a 24 horas?
En un test de Q2 2022, push iGaming ES Chrome desktop con n=8.400 clics y postback S2S ventana 7 días, el CR del día 1 medido al día siguiente fue de 2,4%. El mismo cohorte medido al día 7 marcó 4,9%. La lectura prematura a 24h es aproximadamente la mitad del CR real en iGaming y finanzas, verticales donde el depósito cierra con delay de horas o días.
¿Qué es el postback delay y cómo distorsiona las lecturas diarias?
Aun con ventana de atribución larga, si la red procesa el postback con delay — cola de procesamiento, batch del afiliado, fallas intermitentes — el CR del día N reportado a la hora X no es definitivo. He visto redes donde el 12% del total de conversiones del día llega con delay de 6-18h y otro 4% con delay de 24-72h. Si no tenés el dato exacto, asumí 15% de cola tardía como piso para ajustar lecturas tempranas.
¿Cuántos clics por día necesito para detectar una caída real de CR?
Para detectar una caída real del 20% con CR baseline de 4% y poder 80% (α=0.05) necesitás n≥1.400 clics por día. Con 200-300 clics/día la varianza entre días produce “caídas” y “subidas” del 25-40% que son ruido puro. Una agencia me presentó un CR que “cayó de 4,6% a 3,1% en tres días” con ~200 clics/día; acumulando hasta n=1.800 por día la diferencia se aplanó a 0,2 puntos sobre la media (p=0,41).
¿Cuándo es genuina una caída de CR el día 3?
El patrón real — distinto del artefacto — ocurre cuando la red sirve la campaña con prioridad alta al inicio y la baja al día 3, cambiando el mix de inventario hacia placements de peor calidad. Se detecta pidiendo el breakdown por placement día-a-día: si al día 3 más del 20% de impresiones están en placements que no aparecían el día 1, la caída es genuina y su causa es mix de inventario, no fatiga del creativo.
¿Cuál es el método correcto para diagnosticar una caída de CR en push?
El método que uso tiene cinco pasos: primero, no mirar CR diario antes del día 5 con ventana de atribución de 7 días. Segundo, exigir postback S2S — no pixel client-side. Tercero, verificar n por día antes de declarar caída (>1.400 para CR baseline 4%). Cuarto, pedir breakdown por placement día-a-día para descartar mix de inventario. Quinto, solo si todo eso confirma caída y p<0.05, entonces sí — pero la causa probable es saturación de audiencia, no creativo quemado.